鱼眼一致性：在地理复制世界中保持数据同步
分布式、并行与集群计算
2015-10-23 v2
摘要
在过去的三十年中，人们提出并实现了许多复制数据的一致性条件。流行的例子包括线性一致性（或原子性）、顺序一致性、因果一致性和最终一致性。这些一致性条件通常独立于操作复制数据的计算实体（节点）来定义；即它们没有考虑计算实体之间如何相互连接或地理分布。为了解决这一不足，作为第一个贡献，本文引入了计算节点之间的邻近图概念。如果两个节点在此图中相连，则它们的操作必须满足强一致性条件，而其他节点调用的操作允许满足较弱条件。第二个贡献是使用这种图提供一种通用方法，将数据一致性条件混合到同一系统中。我们以顺序一致性和因果一致性为例说明了这种方法，并提出了一个模型，其中所有数据操作都是因果一致的，而邻近图中相邻进程的操作是顺序一致的。第三个贡献是设计并证明了一种基于此邻近图的分布式算法，该算法结合了顺序一致性和因果一致性（所得条件称为鱼眼一致性）。通过这样做，本文不仅扩展了一致性条件的领域，而且提供了一种通用的可证明正确的解决方案，与现代地理复制系统直接相关。
引用
@article{arxiv.1411.6478,
title = {Fisheye Consistency: Keeping Data in Synch in a Georeplicated World},
author = {Roy Friedman and Michel Raynal and François Taïani},
journal= {arXiv preprint arXiv:1411.6478},
year = {2015}
}